多个kafka集群的Spark结构化流
是指在Spark框架中使用结构化流(Streaming)处理多个kafka集群的数据流。
结构化流是Spark提供的一种处理实时数据流的高级API，它基于Spark SQL引擎，可以提供类似于批处理的高级查询和转换操作。结构化流可以实现端到端的容错性，并且可以与Spark的批处理和机器学习功能无缝集成。
在处理多个kafka集群的数据流时，可以使用Spark的结构化流来实现以下步骤：
- 创建SparkSession：首先，需要创建一个SparkSession对象，用于与Spark集群进行通信和执行任务。
- 连接kafka集群：使用SparkSession对象的readStream方法连接多个kafka集群，指定相应的kafka主题和配置参数。
- 定义数据流处理逻辑：通过对数据流应用一系列的转换操作，可以对数据进行过滤、转换、聚合等操作。例如，可以使用Spark的内置函数对数据进行清洗、提取、转换等操作。
- 输出结果：可以将处理后的数据流输出到不同的目标，如控制台、文件系统、数据库等。可以使用Spark的writeStream方法将数据流写入指定的输出源。
多个kafka集群的Spark结构化流的优势包括：
- 实时处理：结构化流可以实时处理数据流，提供低延迟的数据处理能力。
- 容错性：结构化流具有端到端的容错性，可以保证数据处理的可靠性。
- 高级查询和转换：结构化流基于Spark SQL引擎，可以提供类似于批处理的高级查询和转换操作，方便进行复杂的数据处理。
- 与Spark生态系统的无缝集成：结构化流可以与Spark的批处理和机器学习功能无缝集成，实现全面的数据处理和分析能力。
多个kafka集群的Spark结构化流的应用场景包括：
- 实时数据处理：适用于需要实时处理多个kafka集群的数据流的场景，如实时监控、实时分析等。
- 大规模数据处理：适用于需要处理大规模数据的场景，结构化流可以利用Spark的分布式计算能力，高效地处理大量数据。
- 数据仓库和数据湖：适用于构建实时数据仓库和数据湖的场景，结构化流可以将多个kafka集群的数据流实时写入到数据仓库或数据湖中。
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使用带有Spark的Kafka比仅使用Spark的优点
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Kafka是很常见的。所以很多公司都在使用它。我完全理解Kafka和Spark是如何工作的，我对他们都很有经验。我不理解的是用例。为什么你要把Kafka和Spark一起使用，而不仅仅是Spark呢？
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然后是一个处理集群，它从数据源集群读取数据，并将其写入分布式Kafka日志，这基本上是一个登台数据集群。
然后是另一个处理集群- Spark集群，它从Kafka读取数据，对数据进行一些转换和聚合，并将其写入最
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apache-kafka、kafka-consumer-api、apache-kafka-streams
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消费者和流的区别是什么？对我来说，如果有任何工具/应用程序使用来自Kafka的消息，那么在Kafka世界中，它就是一个消费者。
流是如何不同的，因为这也消耗或产生信息给卡夫卡？为什么需要它，因为我们可以使用consumer编写自己的消费者应用程序，并根据需要对它们进行处理，或者将它们从消费者应用程序发送到Spark？
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使用Kafka、Storm和HBase进行实时处理
hbase、apache-kafka、apache-storm
为我的无知道歉。
我们正在建立一个实时数据库，捕获基于网站上的成员活动的记录。发出这些信息的应用程序是IBM MQ。我们计划将Apache Kafka设置为使用来自IBM MQ的这些消息，并将其存储在HBase for Analytics中。Kafka有没有可能直接将这些信息写入HBase，或者我们应该在Kafka和HBase之间设置一个像Apache Storm这样的实时流引擎？这就是Kafka --> Storm --> HBase。
感谢您的宝贵反馈。
浏览 1提问于2015-06-25得票数 1
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如何在Spark3.0结构化流中使用kafka.group.id和检查点来继续读取重新启动后停止运行的Kafka的内容？
scala、apache-spark、apache-kafka、spark-structured-streaming、spark-kafka-integration
基于对Spark3.0，的介绍。应该可以设置"kafka.group.id“来跟踪偏移量。对于我们的用例，如果流火花作业失败并重新启动，我希望避免潜在的数据丢失。基于我之前的问题，我有一种感觉，在Spark3.0中的kafka.group.id是有帮助的东西。
但是，我尝试了火花3.0中的设置，如下所示。
package com.example
/**
* @author ${user.name}
*/
import scala.math.random
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.sp
浏览 2提问于2020-09-22得票数 6
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如何将Kafka分区与Spark executors分开并行处理？
apache-spark、apache-spark-sql、spark-structured-streaming、apache-spark-standalone
我使用Spark 2.1.1。
我使用结构化流媒体从2个Kafka分区读取消息。我正在向Spark独立集群提交我的申请，该集群有一个worker和2个executors (每个2个内核)。
./bin/spark-submit \
--class MyClass \
--master spark://HOST:IP \
--deploy-mode cluster \
/home/ApplicationSpark.jar
我想要的功能是，来自每个Kafka分区的消息应该由每个单独的执行器独立处理。但是现在发生的情况是，执行器分别读取和.map分区数据，但是在映射之后，形成的无界表
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2回答
数据仓库能包括一个数据湖吗？
data-modeling、data-warehouse、data-lake
我想更详细地了解数据仓库和数据湖。
在我看来，这个话题有不同的信息。Inmon将数据仓库定义为
一种面向主题、综合、时变和非易失性的数据收集，以支持管理层的决策过程。
现在我明白了，这只是一种架构形式，并不意味着任何技术。这意味着底层数据可以是任何也可以是S3对象存储的结构。此外，还提出了一个具有数据集成过程的数据仓库。
当谈到数据湖时，我发现了以下定义
可伸缩的存储存储库，保存大量原生格式的原始数据(“原样”)，直到需要时再加上可以在不损害数据结构的情况下接收数据的处理系统(引擎)。
取自。
现在，数据仓库能成为一个更严格的数据湖吗？有一种观点认为，数据仓库必须使用ETL，但
浏览 0提问于2018-12-11得票数 1
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通过spark structure阅读多个kafka主题不起作用吗？
apache-spark、apache-kafka、spark-structured-streaming
我正在尝试使用结构流从多个kafka主题中读取数据。版本kafka - 2.12-1.0.0 Spark Structure Streaming - 2.2.1
我的代码:-
val spark = SparkSession
.builder()
.appName("StreamLocallyExample")
.config("spark.master", "local")
.config("spark.sql.streaming.checkpointLocation",
浏览 4提问于2018-04-19得票数 2
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Flink卡夫卡流相对于星火卡夫卡流的好处？卡夫卡流过弗林克？
apache-kafka、spark-streaming、apache-storm、apache-flink、apache-kafka-streams
在火花流中，我们设置了几乎实时的微批处理的批处理间隔。在Flink (DataStream)或Storm中，流是实时的，所以我想没有这样的批处理间隔的概念。
在卡夫卡，消费者在拉，我想象星火使用批参数从卡夫卡经纪人提取消息，那么Flink和Storm是如何做到的呢？我设想Flink和Storm在一个快速循环中拉出Kafka消息形成实时流源，如果是这样的话，如果我将火花批处理间隔设置为100 as、50 as甚至更小，那么我们是否与Flink或Storm之间有显著差异？
同时，在Spark中，如果流数据很大，批处理间隔太小，我们可能会遇到一种情况，即需要处理的数据很多，因此会发生OutOfMem
浏览 5提问于2016-10-24得票数 7
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用于NRT数据应用的Google
apache-spark、apache-kafka、google-cloud-platform、google-cloud-dataflow、bigdata
我正在评估Kafka/Spark/HDFS，用于开发NRT (子秒级) java应用程序，该应用程序接收来自外部网关的数据，并将其发布到桌面/移动客户端(使用者)，用于各种主题。同时，数据将通过用于分析和ML的流和批处理(持久)管道提供。
例如，流量将是..。
独立的TCP客户端从外部TCP服务器读取流数据。
客户端根据数据包(Kafka)发布不同主题的数据，并将其传递给流式分析管道(Spark)。
桌面/移动用户应用程序订阅各种主题并接收NRT数据事件(Kafka)
消费者还从流式/批处理管道(Spark)接收分析。
必须对Kafka集群进行管理、配置和监视，以获得最
浏览 2提问于2016-02-16得票数 0
2回答
Azure用于流分析的良好架构？
azure、azure-stream-analytics、azure-iot-hub
我有每秒从传感器到Azure IoT集线器的JSON数据。数据是由15个变量组成的时间序列。我想使用c#应用程序实时处理此数据，该应用程序相当复杂，并将输出事件发送到其他服务(可以是存储或PowerBI)。您认为最好的架构方法是什么? 1.尝试使用c#代码处理流分析中的数据，我知道.Net支持天青流分析，但我认为还为时过早？有这种方法的经验吗? azure流分析是否支持复杂的c#算法? 2.将数据存储到azure数据湖并使用数据湖分析来处理数据？
非常感谢您的经验和建议。非常感谢
浏览 0提问于2017-07-05得票数 0
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无界表是星火结构流。
scala、apache-spark、spark-structured-streaming
我开始学习火花，并有一个困难的时间理解背后的合理性结构化流在星火。结构化流将到达的所有数据视为无界输入表，其中数据流中的每个新项都被视为表中的新行。下面的代码将在传入的文件中读取到csvFolder。
val spark = SparkSession.builder.appName("SimpleApp").getOrCreate()
val csvSchema = new StructType().add("street", "string").add("city", "string")
.add("z
浏览 2提问于2017-05-20得票数 5
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如何将火花数据写入动态流？
scala、apache-spark、apache-kafka、kafka-consumer-api、amazon-kinesis
我正在创建一个Dataframe从一个卡夫卡主题使用火花流。我想把“Dataframe”写成一位动作制作人。据我所知，目前还没有官方的API。但互联网上有多种API，但遗憾的是，它们都不适合我。火花版本: 2.2 Scala : 2.11
我尝试使用并构建jar。但是由于这个jar和spark之间的包名相互冲突而导致的错误。请帮帮忙。
###########这里是其他人的代码：
spark-shell --jars spark-sql-kinesis_2.11-2.2.0.jar,spark-sql-kafka-0-10_2.11-2.1.0.jar,spark-streaming-kafka
浏览 0提问于2019-07-08得票数 2
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在卡夫卡星火流的情况下，spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition和spark.streaming.backpressure.enabled有什么关系？
apache-spark、pyspark、apache-kafka、spark-streaming、spark-structured-streaming
我正在尝试将数据写入一个卡夫卡主题后，阅读了一个蜂巢表如下。
write_kafka_data.py:
read_df = spark.sql("select * from db.table where some_column in ('ASIA', 'Europe')")
final_df = read_df.select(F.to_json(F.struct(F.col("*"))).alias("value"))
final_df.write.format("kafka")\
浏览 0提问于2021-09-13得票数 4
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